【摘 要】
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豆瓣网影评中存在很多恶意刷高分或恶意贬低电影的水军用户,这些用户的存在严重干扰了正常用户使用豆瓣网进行信息的获取与交流。本文通过分析豆瓣网水军用户与正常用户的区
【基金项目】
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许昌学院校级科研项目(2020YB017),河南省高等院校重点科研项目(19A520036)
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豆瓣网影评中存在很多恶意刷高分或恶意贬低电影的水军用户,这些用户的存在严重干扰了正常用户使用豆瓣网进行信息的获取与交流。本文通过分析豆瓣网水军用户与正常用户的区别,提取用户静态行为特征和动态行为特征,采用逻辑回归的二分类方法对这两类特征进行模型训练,并将这两类特征融合进行模型训练,以最大程度的提高识别影评水军用户的有效性。实验表明,本文抽取的这两类特征对水军用户识别的准确率最高可达近67.8%。
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